PDF 中的表格和复杂布局(例如跨页表格、多栏布局)对传统的基于规则的PDF解析工具(如PyPDF),这些工具无法有效地识别和保留这些结构的完整性。 RAG 能结合大型语言模型(LLM)的生成能力和基于检索的机制来提升回答的准确性和相关性 我用langchian 实现了 PDF问答。 # 设置OpenAI API密钥,以便使用OpenAI的服务,比如GPT...
对裁剪后的表格图像 OCR 处理,将文本发送到 LLM 中进行回答 Langchain 中也有一些解决方案,有以下几类: 半结构化 RAG[5]:首先使用 Unstructured 从 pdf 中解析文本和表格,然后使用 multi-vector retriever 存储原始的表格和文本,同时对表格进行总结,最后用 LCEL 实现问答链路。主要流程如下所示(实际上这里的最后...
1、图形类API:不管是Java还是Python里面,对于处理PDF中间件的部分,都需要对图形类的API/算法熟悉和掌握,这里面包含图形的转换、缩放、矩阵坐标、截取等等,都会在PDF提取的过程中使用到。 2、PDF标准:在处理PDF中,结合开源的技术中间件,对于PDF的ISO标准,我们也是需要了解的,这样更加有利于开发人员理解中间件的代码写...
ChatDOC PDF 解析器(http://pdflux.com)在超过一千万份文档页面的语料库上进行了训练。按照引用[2]...
3、利用llama-index快速搭建文档问答流程 3.1、安装对应的Python包 pip install llama-index pip install pypdf pip install replicate 3.2、使用Replicate大模型能力及Huggingface的Embedding向量生成能力 import os from llama_index import set_global_tokenizer ...
您可能需要从复杂的 PDF 文档(例如嵌入的表格)中提取数据以进行问答。单纯的检索不会从这些嵌入的表中获取数据。您需要一种更好的方法来检索如此复杂的 PDF 数据。 嵌入表检索 LlamaIndex 中提供了一个解决方案EmbeddedTablesUnstructuredRetrieverPack,即 LlamaPack,它使用Unstructural.io从HTML 文档中解析出嵌入的表,...
数据准备:收集公司的可持续发展报告,并使用PDF解析器提取文本。 文本处理:使用句子边界检测工具对报告文本进行句子拆分,并通过神经语义搜索方法对ESG相关句子进行过滤。 三元组生成:利用指令微调的嵌入模型INSTRUCTOR-xl进行语义相似度计算,生成ESG导向三元组。 知识图谱生成:创建连接公司、ESG主题及其相关行动的知识图谱,采...
一、从RAG的整体架构及开源两阶段RAG项目说起《Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey》( https://arxiv.org/pdf/2312.10997)其对于增强大家对RAG的基本理论认知有一定的帮助。该…
PDF-Extract-Kit高质量PDF内容提取AI工具,兼顾文字、图表等多样化PDF内容,结果可视化 2149 102 3:10 App 2024年5款开源本地知识库全面对比解析:到底哪一款最适合你?深入解析助你选择最佳方案!大模型入门,大模型教程 759 -- 3:05 App MaxKB功能演示:函数库 423 -- 0:16 App AI一键去除图像和视频背景神器,...
•在线问答层,为了满足产品设计需要,这里支持多文档、多轮次、多模态及安全性与拒识等,在一定程度上提高了产品的竞争力,同时也满足了不同场景的用户需求。 •场景层,针对不同行业的特点,预制多种场景类角色,降低产品使用门槛。 3.2 技术架构 为了理解检索增强生成框架,我们将其分为三个主要组成部分:query理解、...